Der Kunde

Ein Finanzdienstleister mit hohem Datenaufkommen aus mehreren Kern- und Drittsystemen, der seine Entscheidungen schneller und faktenbasiert treffen wollte.

Ausgangslage

Die Daten lagen verteilt in unterschiedlichen Systemen und in unstrukturierten Quellen. Entscheidungen basierten oft auf fragmentierten Informationen, vorhandene Automatisierungspotenziale blieben mangels einer übergreifenden Datenstrategie ungenutzt, und die benötigten Reports lagen häufig erst dann vor, wenn die Entscheidung längst gefallen war. Daten waren reichlich vorhanden, nutzbar waren sie kaum.

Herausforderung

Ohne saubere, integrierte Daten ist jede KI-Initiative ein Blindflug. Datenqualität und Akzeptanz mussten gleichzeitig adressiert werden, denn die beste Plattform nützt nichts, wenn ihr niemand vertraut oder sie niemand bedient.

Vorgehen

Wir haben zunächst eine Daten- und KI-Strategie entwickelt und darauf aufbauend eine skalierbare, cloudbasierte Data-Intelligence-Plattform für die zentrale Datenspeicherung und -analyse konzipiert. Verbindliche Datenqualitäts-Standards sorgen dafür, dass die Grundlage stimmt. Self-Service-Analytics und Dashboards bringen die Auswertung dorthin, wo die Entscheidungen fallen, und gezielte Schulungen sicherten die Akzeptanz in den Fachbereichen.

Ergebnisse

• Die Kernsysteme sind vollständig integriert und liefern eine 360-Grad-Sicht auf die Daten

• Auswertungen lassen sich in natürlicher Sprache abfragen, ganz im Sinne von Chat with your Data

• Der manuelle Reporting-Aufwand ist um 95 Prozent gesunken

• Entscheidungen fallen schneller und faktenbasiert, der ROI war nach zwölf Monaten erreicht